主要提供如下的特性，或者適合如此場景：
通常有這麼幾種分法，因為主鍵或者是唯一約束鍵必須有一部分包含在分割槽鍵中，所以一般要不無主鍵，要不就按照自增主鍵的id進行範圍分割槽，要不就把分割槽欄位和主鍵一起作為聯合主鍵。
還有一些其他的限制，比如分割槽鍵的運算結果必須為整數
range分割槽
create
table biz_order(
id bigint(20) not
null auto_increment,
created datetime not
null comment '建立時間',
primary
key (id, created)) engine=innodb partition by range(year(created))(
partition p_2010 values less than (2015),
partition p_latest values less than maxvalue);
- 除了使用year, to_day等日期函式外，還可以使用其數學函式，比如取模，按7取模是週幾等
list分割槽
是用in來做列值匹配的集合。 比如可以按照地區來分為東西南北幾個區：
partition by
list(store_id)
partition pnorth values in (3,5,6,9,17),
partition peast values in (1,2,10,11,19,20),
partition pwest values in (4,12,13,14,18),
partition pcentral values in (7,8,15,16)
);
hash分割槽
partitions為分割槽的數量， 即會根據分割槽鍵的值計算出乙個hash值，然後以4為模進行儲存，好處是，不用再重新建分割槽了。
partition by hash(store_id)
partitions 4;
增加刪除分割槽等語句看這裡
分割槽表由多個底層表構成，底層表跟普通表沒什麼區別，其索引也是分別在各個表中的索引。 分割槽表只是會在乙個很粗的粒度上決定一下去哪個底層表繼續查詢。
使用分割槽表肯定是因為資料量非常大，這個時候索引已經不能很好的起作用了。
可以不使用索引，而用粗粒度的命中分割槽表，然後全表掃瞄。
或者是針對熱點資料，單獨使用乙個區讓這個區都能夠放到快取中，這樣就會有乙個熱點的很小的分割槽，可以對其使用索引。
另外一些可能的問題：
要在where後面帶分割槽列，且不能是表示式
使用explain partitions select來判斷是否進行了分割槽過濾
分割槽表還是一張表，是一種邏輯上的實現，主要解決的是單錶資料過大，索引效率低的問題，很適合大量歷史資料，少量活躍資料的場景。把資料儲存在不同的區域。
分表是真的有多張表，基於分表還可以做分庫，可以提公升併發效能，以及磁碟i/o的效能。
二者可以配合使用。
要配合複製使用，僅僅是把查詢請求進行了分攤。
但是這樣不會影響**層。
可乙個根據使用者id來分，每個使用者一張表，這樣需要每有新的使用者都建表了。
還有常用的做法是預先設計好比如100張表，然後對資料的乙個欄位做hash，然後對100取模。
又或者根據時間來進行分割，這種的好處是，如果根據時間做統計的時候可以不用union
上面的分表方式都不能解決根據伺服器壓力進行選擇的問你，並且也不能比較均勻的儲存資料。
分表之後要考慮這樣幾個操作以後可能會帶來的問題：
基本表:
create
table test_merge_1(
id int(5) not
null,
value
varchar(100) not
null,
primary
key(id)
);create
table test_merge_2(
id int(5) not
null,
value
varchar(100) not
null,
primary
key(id)
);merge表：
create
table test_merge(
id int(5) not
null,
value
varchar(100) not
null,
primary
key(id)
) type=mrg_myisam insert_method=last
union=(test_merge_1,test_merge_2);
基本表的資料結構必須一致。
order by等語句，我想的是因為merge表裡有基本表共同的索引，所以，排序的時候應該是，都先比較第乙個，然後再。。。有點像常用的大檔案分成多個小檔案，然後分別排序，最後merge的過程。
主要是能夠提供比較好的編碼介面。
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